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*exclusão das variáveis inexistentes
drop if missing(LPA, CAud, ROA, ROE, LG, LC)
*estatística descritiva
sum LPA CAud ROA ROE LG LC
*Processar regressão
reg LPA CAud ROA ROE LG LC 


***Avaliar presença de valores influentes e corrigir
*Análise de resíduos*
rvfplot, yline(0)

*Distância de Leverage*
lvr2plot, mlabel(id)

*Como corrigir?
*2) Podemos winsorizar a variável antes de estimar o modelo

winsor LPA, gen(LPAw) p(0.02)

reg LPAw CAud ROA ROE LG LC

*Avaliação de pressupostos e correções
** Matriz de correlação *

pwcorr LPAw CAud ROA ROE LG LC, star(0.05)

* Estimar a regressão linear utilizando o método de MQO e calcular o VIF*

reg LPAw CAud ROA ROE LG LC
vif

*MULTICOLINEARIDADE: Se VIF>10.

**Omissão de variável 
* Estimar regressão *
reg LPAw CAud ROA ROE LG LC

* Fazer o teste RESET (H0: O modelo não possui variáveis omitidas)*
ovtest 

*Se o p-valor for menor que 5% o seu modelo possui variáveis omitidas com 5% de significância.

**Heterocedasticidade
* Estimar a regressão *
reg LPAw CAud ROA ROE LG LC

* Fazer o teste (H0: A variância do erro é constante) *

hettest

*Se o p-valor for menor do que 5% o seu modelo possui problema de heterocedasticidade com 5% de significância. COMO CONSERTAR?
* Estimar regressão pelo estimador robusto de White *

**Normalidade
* Estimar a regressão *
reg LPAw CAud ROA ROE LG LC

* Salvar os erros * 
predict residuals, residuals

* Fazer o teste (H0: Erros são normais) * 
sfrancia residuals

*Se o p-valor do seu teste for menor do que 5% então os erros não seguem uma distribuição normal com 5% de significância.*

**Linearidade**
*COMO VERIFICAR SE A FORMA ESPECIFICADA ESTÁ CORRETA? Linktest (H0: forma funcional especificada corretamente) *

linktest

***Determinar tamando do efeito (G*Power)
***Determinar poder de estatística (G*Power)
***Determinar o tamanho mínimo da amostra, com base nos valores calculados anteriormente
***Concluir com ressalvas, limitações.



